El algoritmo de la sostenibilidad: IA y transición energética

Con la inteligencia artificial (IA) han convivido desde el inicio la fascinación y el escepticismo. Para quienes llevan décadas trabajando en el ámbito, la IA ha sido una historia de avances tediosos e incrementales durante más de 50 años, y, como en toda disrupción tecnológica, la curva de Gartner sigue vigente en cada una sus fases: lanzamiento, hype de expectativas, la sima de la desilusión, la lenta subida de la rampa de la consolidación y la que será, esperemos, la meseta de la productividad. Aún no hemos llegado a esa meseta, me temo.

En los ochenta, Hans Moravec formuló su famosa paradoja: es fácil lograr que los ordenadores superen a los humanos en pruebas de inteligencia abstracta —el ajedrez o el razonamiento lógico—, pero increíblemente difícil que adquieran las habilidades perceptivas y motoras de un bebé de un año. Esta paradoja tiene raíces en la evolución: el pensamiento simbólico es reciente en la evolución humana, mientras las capacidades sensoriomotoras han sido afinadas durante millones de años. Aunque los modelos actuales de IA impresionan por su rendimiento, esta paradoja sigue en pie.

Según expertos como Demis Hassabis (DeepMind) o Yann LeCun (Meta), estamos aún lejos de la llamada Inteligencia Artificial General (AGI). Los modelos actuales no entienden el mundo: lo reflejan estadísticamente. Mientras, las grandes potencias y tecnológicas han convertido la IA en un eje estratégico de desarrollo. Hemos pasado de modelos con millones de parámetros a otros con billones, como la IA Generativa, al alcance del público general, lo que exige aportes de energía impensables hace solo un lustro. ¿Cómo hacemos compatible el progreso de la IA con la sostenibilidad energética?

Y aquí es donde el diálogo entre IA y transición energética cobra todo su sentido. Porque, aunque no lo parezca, la IA lleva años siendo aliada fundamental en uno de los desafíos más complejos y urgentes: integrar energías renovables en los sistemas eléctricos. El caso español es paradigmático. En un sistema donde la producción solar y eólica depende del sol y el viento —variables meteorológicas inciertas—, predecir y equilibrar en tiempo real generación y demanda es una tarea de enorme complejidad.

Desde hace casi 20 años, Redeia opera el Centro de Control de Energías Renovables (CECRE), que supervisa y controla la generación renovable para garantizar la seguridad del suministro eléctrico. Ahí, modelos de IA anticipan cuánta energía se va a consumir —demanda— y cuánta se va a generar —oferta—. Cada vez que alguien enciende una tostadora o apaga el aire acondicionado, se modifica la demanda. Estos modelos cruzan datos meteorológicos, históricos y de comportamiento para mantener el equilibrio constante entre consumo y producción, imprescindible para la seguridad del sistema eléctrico.

La IA no solo predice: también diagnostica. En instalaciones de generación renovables y redes de transporte, los algoritmos detectan fallos incipientes antes de que ocurran, analizando datos en tiempo real provenientes de sensores distribuidos por todo el sistema. Además, optimizan el funcionamiento de equipos —desde turbinas hasta inversores solares— ajustando los parámetros dinámicamente para maximizar eficiencia y durabilidad.

Asimismo, con IA simulamos el comportamiento de nuevos materiales con los que avanzar en el gran reto: el almacenamiento de energía renovable. Aquí los algoritmos permiten optimizar la carga y descarga de baterías a gran escala, evitando desperdicio de energías renovables y alisando los picos de demanda.

La IA nos está ayudando a prepararnos para los efectos extremos del cambio climático, con modelos que permiten anticipar incendios forestales, erupciones volcánicas o inundaciones, y tomar decisiones rápidas que protejan infraestructuras críticas.

Por supuesto, todo esto plantea retos éticos y regulatorios. La IA debe ser un copiloto, no el piloto automático de un sistema tan crítico como el energético. Su uso debe respetar la privacidad de los datos, especialmente al gestionar información sensible sobre patrones de consumo.

Con todas sus limitaciones y desafíos, lejos quedan los días en que la IA era un asunto de laboratorios universitarios o de libros de ciencia ficción. Pero emerge una brecha preocupante: quien adopta la IA gana productividad y ventaja competitiva; quien no, queda rezagado tecnológica, social y económicamente. Es uno de los grandes retos de nuestra época. Democratizar el acceso a la IA es, hoy, tan urgente como garantizar la transición energética.

Bassam Al-Zarif Zabala es director de Tecnologías de la Información de Redeia.

Tendencias es un proyecto de EL PAÍS, con el que el diario aspira a abrir una conversación permanente sobre los grandes retos de futuro que afronta nuestra sociedad. La iniciativa está patrocinada por Abertis, Enagás, EY, Iberdrola, Iberia, Mapfre, la Organización de Estados Iberoamericanos (OEI), Redeia, y Santander, WPP Media y el partner estratégico Oliver Wyman.

Puedes apuntarte aquí para recibir la newsletter semanal de EL PAÍS Tendencias, todos los martes, de la mano del periodista Javier Sampedro.